一种辅助车辆驾驶的方法及装置与流程

本发明实施例涉及车辆技术领域，尤其涉及一种辅助车辆驾驶的方法及装置。

背景技术：

自从第一台汽车问世以来，交通安全一直是人们关注的社会问题之一，而随着人们生活质量的改善，越来越多的人将自驾车作为首选的出行方式，导致地面交通压力增大的同时，交通事故出现的频率也急速增加。

而随着科技的进步，在面对交通安全这一问题时，人们除了订立更完善交通法规以外，也开始采用各种方式提高车辆驾驶的安全性(如，辅助驾驶技术)，以避免交通事故，保证车辆的行驶安全，提高社会整体的交通安全。

在现有技术中，除了传统的驾驶辅助的装置，如，制动防抱死系统(antilockbrakesystem，abs)、电子车身稳定系统(electronicstabilitycontrol，esc)、牵引力控制系统(tractioncontrolsystem，tcs)、电子制动力分配系统(electricbrakeforcedis-tribution，ebd)等等装置以外，近年来还涌现出了越来越多的智能驾驶辅助装置，如，变道辅助系统(lanechangeassist，lca)、汽车主动防撞系统(automaticbump-shieldedsystemoftheautomobile)等等。

其中，传统的驾驶辅助系统主要用以被动的增加驾驶员对车辆的操控能力，以减少因为车辆自身原因带来的安全隐患，而为进一步满足人们的需求产生的智能驾驶辅助装置，则可以通过不同的探测器传感器等等，结合现有的计算机技术、通信技术等，使车辆可以主动的探查到潜在安全风险，并辅助驾驶员规避交通事故。

进一步地，道路路口作为车流交汇处，道路复杂程度较高，现有研究资料显示(沈文.公路事故多发路段研究[d].长安大学,2002.)道路路口是交通事故易发路段，但是，现有技术中并没有对道路路口的安全驾驶提供针对性的解决方案，使得辅助车辆驾驶的方法存在漏洞。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种辅助车辆驾驶的方法，用以解决现有技术并没有对路口的安全驾驶提供针对性的解决方案，使得辅助车辆驾驶的方法存在漏洞的问题。

本发明实施例提供一种辅助车辆驾驶的装置，用以解决现有技术并没有对路口的安全驾驶提供针对性的解决方案，使得辅助车辆驾驶的方法存在漏洞的问题。

本发明实施例采用下述技术方案：

一种辅助车辆驾驶的方法，包括：

确定车辆位于道路路口；

采集所述车辆前方图像；

根据所述前方图像，识别所述前方图像中的信号灯，确定所述信号灯所指示的车辆可通行状态；

根据所述车辆可通行状态，对所述车辆的车速进行控制。

一种车辆辅助驾驶的装置，包括：

路口确定模块，确定车辆位于道路路口；

图像采集模块，采集所述车辆前方图像；

通行确定模块，根据所述前方图像，识别所述前方图像中的信号灯，确定所述信号灯所指示的车辆可通行状态；

车速控制模块，根据所述车辆可通行状态，对所述车辆的车速进行控制。

本发明实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本发明实施例提供的辅助车辆驾驶的方法及装置，在确定该车辆位于道路路口时，采集该车辆前方图像，并根据该前方图像，进一步确定该前方图像中的信号灯所指示的车辆可通行状态，最后根据该车辆可通行状态，对该车辆的车速进行控制。可见，通过本发明实施例提供的方法，可以针对道路路口车辆的安全行驶进行辅助，并且可通过采集的该前方图像，识别该信号灯指示的车辆通行状态，最终可以根据该车辆通行状态，对该车辆的车速进行控制，从而提高车辆在道路路口行驶时的安全性，减少辅助车辆驾驶的方法存在的漏洞。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的辅助车辆驾驶的过程；

图2a为本发明实施例提供的具有3个灯信号的示意图；

图2b为本发明实施例提供的具有5个灯信号的示意图；

图3为本发明实施例提供的车辆位于道路路口的示意图；

图4为本发明实施例提供的车机通过接收摄像头采集车辆前方的路况图像的示意图；

图5为本发明实施例提供的车辆位于道路路口时，摄像头采集的该路况图像的示意图；

图6为本发明实施例提供的路况图像中的点与距离的对应关系的示意图；

图7为本发明实施例提供的车辆位于道路路口时，距离中心线与路边的示意图；

图8为本发明实施例提供的辅助车辆驾驶的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如前所述，车辆在道路路口有较大几率发生交通事故，是因为道路路口是车辆交汇处，若不按照该道路路口的信号灯指示的车辆通行状态驾驶该车辆，则有较高几率造成该车辆与其他车辆之间的交通事故，所以当该车辆位于道路路口时，可以根据该车辆的行驶状态，该道路路口的信号灯状态对该车辆的车速进行辅助控制，则可降低道路路口交通事故的发生概率，并使该车辆在道路上可更安全的行驶，于是，本发明实施例提供以下实施方式。

以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

图1为本发明实施例提供的辅助车辆驾驶的过程，具体包括以下步骤：

s101：确定车辆位于道路路口。

在现代社会中，道路路口作为车流交汇点，具有人、车、非机动车交汇行驶的特点，导致道路路口的交通复杂程度高，使得道路路口成为交通事故易发路段之一，所以为了辅助车辆在道路路口能够更加安全的行驶，需要针对道路路口的辅助车辆驾驶的方法。

于是，由于本发明实施例提供的辅助车辆驾驶的方法，可针对车辆在道路路口的情况，所以可以先确定该车辆是否位于道路路口，再进行后续操作。

具体的，在本发明中，可由该车辆的车机根据已存储的路网信息，以及该车辆上的全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)设备确定的该车辆上一时刻的gps信息，确定该车辆是否位于道路路口，并且后续步骤也可由该车辆的车机执行。

并且，该路网信息可以是地图中的由各级道路组成的道路网络的信息，或者也可以是包含各级道路信息的地图信息，或者，电子地图中的道路网络的信息。由于，该路网信息中包含经纬度数据，而该车辆可以根据携带的gps设备采集的该车辆上一时刻的gps信息，确定该车辆上一时刻的经纬度数据(也称为车辆经纬度数据)，所以通过该已存储的路网信息以及该车辆的gps信息可以判断该车辆是否位于道路路口。

进一步的，在判断该车辆是否位于道路路口时，可根据该车辆的gps信息，先确定该车辆所行驶的道路，之后再根据该车辆的gps信息，确定该道路上距离该车辆最近的道路路口的经纬度数据，计算该车辆与该道路路口之间的距离，并判断该距离是否不大于预设的距离值，若是，确定该车辆位于道路路口，若否，则确定该车辆没有位于该道路路口，其中，该道路路口的经纬度数据可以是该道路路口中心点的经纬度数据，而预设的距离值，可以根据该道路的最高限速确定，也可由工作人员设定，本申请对此不做具体不限定。

当然，由于通常车辆是沿道路方向前进的，所以在确定距离该车辆最近的道路路口时，可以确定该车辆前进方向上距离最近的道路路口，该车辆的前进方向可采用与现有技术中一致的方法，如，根据该车辆的历史gps信息确定。

需要说明的是，该步骤s101的执行主体也可以是终端(如，手机、平板电脑、个人电脑等)或者是服务器(单独的一台设备或者多个设备组成的系统)，具体的，该终端或者该服务器也可以通过通讯连接，确定该车辆的gps信息，并根据预先存储的该路网信息，确定该车辆是否位于该道路路口。并且，该终端或者该服务器可以通过有线连接的方式与该车辆中采集gps信息的设备相连，或者也可以通过无线连接的方式与该车辆中采集gps信息的设备相连，并且由于本发明后续还可涉及到对该车辆的辅助操作，所以本发明并不限定具体是由何种设备执行该步骤s101及后续步骤。

例如，某品牌小型车辆c(简称，车辆c)的车机d，根据已存储路网信息，以及该车辆c的gps定位器采集的gps信息，确定该车辆c位于道路g上，并且在该道路g上的路口k的距离为200m，不大于预设的距离值300m，则该车机d可以确定该车辆c位于该道路g的路口k。

s102:采集所述车辆前方图像。

在本发明实施例中，当确定该车辆位于该道路路口后，还可确定针对该车辆的该道路路口的可通行状态，以便后续可以确定对该车辆的辅助操作。

于是，在本发明中，该车辆的摄像头还可以采集该车辆前方图像，以便后续操作。如在步骤s101中所述的，该摄像头可以是该车辆中用于监控路况的摄像装置摄像头，该车辆的车机可通过该摄像头采集该车辆的该前方图像。

当然，由于在本发明所述的实施例中，可以通过路网信息以及该车辆的gps信息，确定该车辆是否位于该道路路口，则此时该车辆的摄像头可以在步骤s102中，采集该车辆的该前方图像。

另外，由于后续通过该前方图像，可确定对该车辆的辅助操作，所以该前方图像采集的时机就显得较为重要，若采集时间过早，如，该车辆还需要1分钟才能行驶到该道路路口，则采集的该前方图像难以作为确定对该车辆在该道路路的辅助操作的依据，若采集时间较晚，如，该车辆还有3秒就要通过该道路路口了，则同样难以对该车辆进行辅助操作。

于是，在本发明中，该前方图像的采集时机，还可以根据该车辆的行驶速度，该车辆与该道路路口的距离确定，例如，在确定该车辆距离该路口150m时，采集该前方图像，其中，该车辆与该道路路口的距离可作为采集距离进行预先设定，该设定可以由工作人员根据经验确定，或者根据实验进行确定，本申请对此并不做具体限定。

具体的，该车辆的车机可根据该车辆的车速，以及在步骤s101中确定的该车辆与该道路路口的距离，确定该车辆与该道路路口的距离何时到达该采集距离，并当该车辆到达该采集距离时，采集该车辆的前方图像。

s103：根据所述前方图像，识别所述前方图像中的信号灯，确定所述信号灯所指示的车辆可通行状态。

在本发明实施例中，确定该车辆位于道路路口之后，由于通常该道路路口均存在信号灯，又由于该信号灯正是为了交通安全以及交通顺畅而设置的，所以此时该车辆的行车策略(如，是应该正常行驶、还是需要减速慢行、还是需要停止等等)，可根据此时该道路路口的该信号灯所指示的车辆可通行状态来确定，所以该车辆的车机便可进一步确定该道路路口的信号灯所指示的车辆可通行状态，以便后续步骤的操作。

具体的，该车机根据在步骤s102中采集的该车辆前方的该前方图像，以及预设的信号识别模型，对该前方图像中的该信号的状态进行识别，当识别结果为该道路路口的该信号灯为绿灯时，判断该信号灯状态为指示车辆可通行，当识别结果为该道路路口的该信号灯为红灯时，判断该信号灯状态为指示车辆为不可通行，当识别结果为该道路路口的该信号灯为黄灯时，判断该信号灯状态为指示车辆为不可通行。

进一步地，由于在实际应用过程中，该道路路口的信号灯的形式可能有多种，如，图2a～2b所示，所以在本发明中，还可以进一步确定该车辆所在的车道对应的信号灯所指示的车辆可通行状态。

图2a为本发明实施例提供的具有3个灯信号的示意图，其中，该3个灯分别为红灯、黄灯以及绿灯，该3个灯可根据信号分别亮起，其中该黄灯还可以与该红灯或者该绿灯同时亮起。

图2b为本发明实施例提供的具有5个灯信号的示意图，其中，该5个灯均可根据信号发出红、黄以及绿的光，也就是说，该5个灯中的每一个都兼具了图2a中该3个灯共同所起的功能，并且，该5个灯用于分别指示对应的5条车道的车辆可通行状态。

另外，该图2a所示的3个灯信号相同的形式，该信号灯中的每个灯也可如图2b所示的信号中的每个灯相同，根据信号发出红、黄以及绿的光，并且，该3个灯用于分别指示对应的左转、直行以及右转车道的车辆可通行状态，其中该左转、直行以及右转车道的数量至少为一个。

于是，可见当该车辆位于不同车道时，该信号灯所指示的该车辆的可通行状态有可能不一致，所以在本发明中，还可确定该车辆在该道路路口的车道位置，以便确定该车辆对应的信号灯所指示的车辆可通行状态。

具体的，由于该车机可以通过该车辆的gps信息以及该路网信息，确定该车辆距离该道路的中心线以及路边的距离，并且，由于，国家对机动车道路宽度标准为3.5米至3.75米，所以可以通过确定的该车辆与该道路中心线以及路边的距离确定该车辆所位于的车道。

进一步地，当确定该车辆位于该道路路口的车道位置后，该车机便可根据该预设的信号识别模型，确定该车辆所在的车道对应的信号灯所指示的车辆可通行状态，并执行后续步骤。

另外，由于现有技术中存在多种对信号灯进行识别的模型，并且可以对多种信号等进行识别，所以在本发明中该预设的信号识别模型，可采用现有技术中的信号识别模型，并确定该道路路口的各车道对应的信号灯所指示的车辆可通行状态，当然，由于对该信号灯的信号识别采用的可以是现有技术，所以本发明对此不再赘述。

继续沿用上例，假设，该车机b确定该前方图像中的信号灯如图2a所示，并以从左到右的顺序显示红灯、绿灯、绿灯，同时该车辆a位于如图3中示意的道路路口位置，则该车机b可通过采集的如图3所示的前方图像，确定该车辆a位于左转车道，所以该车机b可以确定该道路路口的信号灯所指示的车辆可通行状态为不可通行。

s104：根据所述车辆可通行状态，对所述车辆的车速进行控制。

在本发明实施例中，当确定了该道路路口的信号灯所指示的车辆可通行状态之后，便可进一步确定该车辆的可通行状态，并据此对该车辆的车速进行控制，以保证交通安全，辅助车辆的驾驶。

具体的，由于对应于不同的信号灯状态、不同的车辆车速以及不同的该车辆距离路口的距离，对应的驾驶策略都不完全一致。例如，当信号灯为红灯、车速40km/h、距离路口400m时，采用紧急刹车的策略就完全不合适，而可以采用缓慢减速的方式驾驶汽车。所以在本发明中，该车机可以先根据步骤s101中确定的该车辆距离该道路路口的距离，再根据预先存储的该距离、该车辆可通行状态以及车速的对应关系，确定该车辆对应的车速，最后根据确定的该车速，对该车辆的车速进行控制。当然，由于该车辆可能一直处于行驶过程中，所以该车辆在步骤s101中的实际位置，与该车辆在步骤s104中的实际位置可能不一致，所该车机可以在步骤s104中再次确定该车辆与该道路路口的距离，具体方法可以与步骤s101中一致，本发明不再赘述。

其中，该距离、该车辆可通行状态以及车速的对应关系可如表1所示。

表1

当然，表1中的各数据仅用于示意，具体实际应用中，该距离、该车辆可通行状态以及车速的对应关系可根据人工经验，或者实验进行确定，本发明对此并不做具体限定。

另外，由于上述步骤均可由该车辆的车机执行，所以可由该车机直接根据确定的该车速，对该车辆实行电子限速，具体的实现方法可采用与现有技术相同的方法，本发明不再赘述。

继续沿用上例，假设在步骤s102中该车机b确定该车辆a位于直行道中，并且该信号灯为绿灯，则该车机b可以通过如表1所示的对应关系，确定该车辆a的车速为不超过60km/h，而进一步假设此时该车辆a的车速为75km/h，则该车机b可控制该车辆进行限速(如，停止油门、刹车钳缓慢刹车等)，以使得该车辆a的车速由75km/h降至60km/h。

需要说明的是，当图1所示方法的执行主体不是该车辆的车机而是终端(如，手机)或服务器时，则该终端或该服务器，可通过与该车机的通讯连接，实现上述步骤s101～s104的过程。

通过本发明实施例图1提供的辅助车辆驾驶过程，可见该车辆可以在确定位于道路路口时，采集该车辆的前方图像，从而在该车辆位于道路路口时继续后续的辅助驾驶的过程，其中，该辅助驾驶的过程可以先确定该道路路口的信号灯所指示的车辆可通行状态，再根据该车辆可通行状态，对该车辆进行车速控制。可见，通过本发明提供的方法，可以仅在该车辆位于该道路路口时开始，并通过采集该车辆前方的前方图像，控制该车辆的车速。使得该辅助车辆驾驶的方法，可降低该车辆在道路路口发生交通事故的概率，提高车辆在道路路口行驶时的安全性。

另外，在步骤s101中所述的该路网信息，可预先存储在该车机的存储器(如，硬盘、闪存等)中，并可由工作人员写入，或者由该车机自动从提供地图或者路网信息的服务器中获取，本申请对此不做具体限定。

进一步地，由于在实际应用过程中，该路网信息可能产生变化，如，某道路路段由于施工不能通行，新建道路使得道路路口增加等等，而该路网信息对于本发明所述方法中确定该车辆是否位于道路路口尤为重要，所以该路网信息可以根据预定的时间进行更新(如，1天、1周更新一次)，具体的，可由该车辆的车机，通过与提供路网信息的服务器的通讯连接，检查是否存在更新的路网信息，若是，则通过该通讯连获取该服务器更新的路网信息，冰球对该存储的路网信息进行更新，若否，则不更新。

更进一步地，通常由于该车辆的驾驶员的活动范围是固定的(如，城市白领的活动范围通常局限于一个市内，而长途车死机的活动范围则可能跨越多个省市，并较多的集中于高速公路上)，所以在更新该车机存储的该路网信息时，还可以根据该车辆的历史行驶记录，对该路网信息进行选择性的更新。

另外，在本发明步骤s101中，还可以根据道路路口识别模型，对采集的路况图像是否是道路路口进行识别，以确定该车辆是否位于道路路口。由于本发明可用于辅助车辆驾驶，所以可由该车辆的车机执行这一过程，并且，由于车辆上通常可携带用于监控路况的摄像装置(如，行车记录仪等)，所以该路况图像可由摄像头采集。即，由该车辆的车机根据道路路口识别模型，以及该车辆的摄像头采集的该车辆前方的路况图像，执行步骤s101。

当然，该步骤s101的执行主体也可以是终端(如，手机、平板电脑、个人电脑等)或者是服务器(单独的一台设备或者多个设备组成的系统)，具体的，该终端或者该服务器也可以通过通讯连接，接受该车辆摄像头采集的该路况图像，并根据该道路路口识别模型，对该车辆的位置进行识别。进一步地，该终端可以通过有线连接的方式与该摄像头建立通讯连接，并接收该摄像头采集的该路况图像，或者，该服务器可以通过无线连接的方式与该摄像头建立通讯连接，并接收该摄像头采集的该路况图像，本发明并不限定具体是由何种设备执行该步骤s101及后续步骤，也不限定该终端或者该服务器如何接收该摄像头采集的该路况图像，具体可采用与现有技术相同的建立通讯连接的方法，为了方便描述，后续以该车机为执行主体为例进行说明，该车机通过有线连接的方式与该摄像头建立通讯连接，如图4所示。

图4为本发明实施例提供的车机通过接收摄像头采集车辆前方的路况图像的示意图。

进一步地，由于该车机根据该道路路口识别模型，可以判断该摄像头采集的该车辆前方的路况图像是否是道路路口，所以当该识别结果为道路路口时，该车机便可确定该车辆位于道路路口，并执行后续步骤，而当该识别结果不为道路路口时，则可无需执行后续步骤的操作。

其中，该道路路口模型可以是根据多个道路路口图像样板进行训练得到的，具体的，由于该道路路口模型可以是预先训练完成的，所以该道路路口模型的训练过程可由终端、服务器或者该车机预先执行的，本发明对此并不做限定，并且，用于训练的该终端或者该服务器可以与用于道路路口识别的设备相同，或者是不同的设备，本发明对此也不做限定，并后续不再赘述。另外，通常由于服务器的性能较高，所以该训练过程通常可由该服务器执行。

具体的，假设在由该服务器进行该训练过程，则首先，该服务器可确定用于训练的图像样本集，该图像样本集中以图像内容分类，至少可包含多个道路路口图像样本，同时为了提高训练效果，该图像样本集中还可以包含多种类型的图像样本，如：多个非道路路口的道路图像样板以及多个非道路图像样板。并且，上述各类型的图像样板中该道路路口图像样本的数量可不低于预设值(如，1000张)，以避免出现由于训练样板不足导致图像识别正确率低的问题。

其次，该服务器可以根据与现有技术相同的机器学习的方法，通过该图像样本集，循环训练该道路路口识别模型，直至该道路路口识别模型对道路路口图像样板的识别准确率达到预设的门限值，得到训练完成的该道路路口模型。

其中，该机器学习的方法可以包括：卷积神经网络、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、退火算法等等，并使用其中一种用于训练该道路路口识别模型，具体的采用何种方法，可根据实际应用时的需求确定，本发明对此并不做具体限定。并且，根据该机器学习方法的不同，上述训练过程还可以根据训练时输出的图像识别结果，反向调整训练中的该道路路口识别模型的参数，并且由于上述训练过程可采用现有技术，所以本发明对此不再赘述。

更进一步地，由于该车辆前方的路况图像可以通过安装在该车辆上的摄像头采集，而通常该摄像头可以采集动态的视频图像以及静态的图像，又由于通常，同一摄像头采集的静态的图像的效果更好(如，分辨率更高、图像宽容度更好、图像中细节保留更完整等等)，所以在本发明中，该摄像头可以根据预设的时间间隔，采集该车辆前方的路况图像，该路况图像可以为静态的路况图像。其中，该预设的时间间隔可由人工根据经验值确定。

例如，某品牌小型车辆a(简称，车辆a)的车机b，根据预先训练完成的道路路口识别模型，以及该车辆a的摄像头采集的前方路况图像(如图5所示，图5为本发明实施例提供的车辆位于道路路口时，摄像头采集的该路况图像的示意图)，对该路况图像进行识别，并且该识别结果为道路路口，则该车机b可以确定该车辆a位于道路路口。

进一步地，在本发明实施例步骤s102中，该车辆的前方图像可以采集该路况图像的摄像头采集的，也可以是由其他设备的摄像头采集的，并且，该前方图像可以是该摄像头在确定该车辆位于该道路路口之后采集的，或者该前方图像也可以就是该路况图像，本发明并不做特别限定。

更进一步地，在本发明实施例步骤s103中，该道路路口模型还可以用于识别该车辆在该道路路口的车道位置，并且，可以在步骤s101中确定该车辆位于道路路口后，再进行确定。其中，该确定方法可以过在步骤s101中采集的该前方图像，确定该车辆距离该道路的中心线以及该道路的路边的距离，并根据该距离确定该车辆所处的车道。由于，国家对机动车道路宽度标准为3.5米至3.75米，所以可以通过确定距离确定该车辆所位于的车道。其中，由于现有的通过图像，确定该图像采集点与固定点的距离已经是成熟的现有技术，而该道路的中心线以及路边再该前方图像中，实际已经是固定点，所以可以简单地确定该车辆在该道路路口的车道位置，并且，也可以通过预先对该摄像头采集的图像中不同点与该车辆的距离进行测量，确定该摄像头采集的前方图像中的点与距离的对应关系，以便在步骤s102中根据该对应关系确定该车辆在该道路路口的车道位置，如，图6所示。

图6为本发明实施例提供的前方图像中的点与距离的对应关系的示意图。其中左侧为车辆与实际路面上点的距离，右侧为同一时刻该车辆采集的前方图像中点的位置。通过关联该前方图像中点的位置与该距离的关系，可确定前方图像中的点与距离的对应关系。

例如，假设在如图7所示的道路路口中，通过该前方图像确定该车辆距离该道路的中心线为5.75米，距离路边为1.75米，则可确定该车辆位于该道路路口的直行车道而非左转车道。

继续沿用上例，假设，该车机b确定该前方图像中的信号灯从左到右的顺序显示红灯、绿灯、绿灯，同时该车辆a位于如图5中左侧所示意的道路路口位置，则该车机b可通过采集的如图5所示的前方图像，确定该车辆a位于左转车道，所以该车机b可以确定该道路路口的信号灯所指示的车辆可通行状态为不可通行。

更进一步地，在本发明实施例的步骤s104中，该车机还可以根据步骤中采集的该路况图像，确定该车辆距离该道路路口的距离。

另外，在图1所示的辅助车辆驾驶的过程中，存在道路路口识别模型以及预设的信号识别模型，由于对于现有图像识别技术来说，该模型识别的图像类型越单一，图像识别的正确率越容易保证(即，该模型越好训练)，所以在图1所示的方法中，对同一张路况图像，可采用不同的模型用于识别不同的图像内容(如，道路路口、信号灯等等)，而在本发明实施例中，还可采用一个图像识别模型，通过该采集的路况图像，既进行道路路口识别，又进行信号灯状态识别，也就是说，步骤s101和步骤s102中所述的该道路路口识别模型和该信号识别模型可以是同一个(为方便描述，以下以车速确定模型作为该同一个模型的名称)。则，在训练该车速确定模型时，可以采用的图像样本集中，还可包括各种类型的信号灯的图像，本通过本发明实施例步骤s101所述的机器学习的方法，训练完成该车速确定模型。

进一步地，由于该车辆的车速不同，可能导致相同时间间隔下，该车辆行驶过的路程可能不同，而若该车辆的车速较快，则可能造成上一时刻采集的路况图像中没有道路路口，而下一时刻该车辆已经冲过该道路路口了，造成难以对该车辆的车速进行控制，而若该车辆的车速较慢，则可能造成该车辆的摄像头频繁的对采集同一道路路口的路况图像执行上述步骤s101～s103，造成不必要的资源浪费。

所以，在本发明实施例步骤s101中，该车辆的摄像头采集该路况图像的时间间隔可根据该车辆的车速进行调整。

具体的，该车机根据预先存储的车速与时间间隔的对应关系，使该车辆的摄像头按照与该车辆上一时刻的车速对应的时间间隔，采集该车辆前方的路况图像。其中，该车辆的车速越快，该时间间隔可以越短，以使得该车机在步骤s103中可以有更多时间对该车辆的车速进行控制，是该车辆的行驶更加平稳，减少交通事故发生的概率。

其中，该车速与时间间隔的对应关系，可根据《中华人民共和国道路交通安全法》中安全车距的规定确定，例如，当车速为60km/h时，安全车距为60m以上，则车辆每行驶0.36s该车辆就行驶过60m的距离，所以该车机可以控制该车辆的摄像头以少于0.36s的时间间隔采集该车辆前方的路况图像，以此类推可确定该车辆不同车速是对应的时间间隔。

需要说明的是，本发明实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤s101和步骤s102的执行主体可以为设备1，步骤s103的执行主体可以为设备2；又比如，步骤s201的执行主体可以为设备1，步骤s102和步骤s103的执行主体可以为设备2；等等。

基于图1所示的辅助车辆驾驶的过程，本发明实施例还对应提供一种辅助车辆驾驶的测试装置，如图7所示。

图8是本发明实施例提供一种辅助车辆驾驶的测试装置的结构示意图，包括：

路口确定模块201，确定车辆位于道路路口；

图像采集模块202，采集车辆前方图像；

通行确定模块203，根据所述前方图像，识别所述前方图像中的信号灯，确定所述信号灯所指示的车辆可通行状态；

车速控制模块204，根据所述车辆可通行状态，对所述车辆的车速进行控制。

所述路口确定模块201，根据预设的时间间隔，采集路况图像，通过训练好的道路路口识别模型，对所述路况图像进行识别，当所述路况图像识别结果为道路路口时，确定所述车辆位于所述道路路口。

所述路口确定模块，根据已存储的路网信息以及所述车辆的gps信息，确定所述车辆位于所述道路路口。

所述路口确定模块201，确定用于训练的图像样本集，其中，所述图像样本集中包含多个道路路口图像样本，通过机器学习的方法，根据所述图像样本集，循环训练所述道路路口识别模型，直至所述道路路口识别模型对道路路口图像样板的识别准确率达到预设的门限值，其中，所述机器学习方法至少包括：卷积神经网络、遗传算法、粒子群算法中的一种。

所述通行确定模块203，根据预设的信号识别模型，对采集到的所述路况图像中信号灯的状态进行识别，当识别结果为所述道路路口的信号灯为绿灯时，判断所述信号灯状态为指示车辆可通行，当识别结果为所述道路路口的信号灯为红灯时，判断所述信号灯状态为指示车辆为不可通行，当识别结果为所述道路路口的信号灯为黄灯时，判断所述信号灯状态为指示车辆为不可通行。

所述车速控制模块204，根据已存储的路网信息以及所述车辆的gps信息，确定所述车辆距离所述道路路口的距离，根据预先存储的所述距离、所述车辆可通行状态以及车速的对应关系，确定所述车辆对应的车速，根据确定的所述车速，对所述车辆的车速进行控制。

所述路口确定模块201，还用于根据道路路口识别模型，识别所述车辆在所述道路路口的车道位置；

所述路口确定模块201，根据所述道路路口识别模型，确定所述车辆在所述道路路口的车道位置，根据确定的所述车道位置以及所述预设的信号识别模型，确定所述车辆所在的车道对应的信号灯所指示的车辆可通行状态。

具体的，如图8所述的装置，可以位于车辆中，具体可以是车机、终端(如，手机、平板电脑、个人电脑等)，也可以位于服务器中，具体可通过通讯连接接收该车辆的摄像头采集的该路况图像，并向该车辆的车机发送控制车速的指令。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。